基于算法选择和结果评估的自动聚类方法  

Automatic Clustering Method Based on Clustering Algorithm Selection and Result Assessment

作　　者：李翔宇[1] 王开军[1] 郭躬德[1] 

机构地区：[1]福建师范大学数学与计算机科学学院,福州350007

出　　处：《计算机与数字工程》2012年第11期39-42,共4页Computer & Digital Engineering

基　　金：福建省高校服务海西建设重点项目-基于数学的信息化技术研究资助

摘　　要：文章提出了一种基于算法选择和结果评估的自动聚类方法。对给定数据集,该方法首先通过分析数据集的潜在簇结构,并依据所发现的簇结构为数据集挑选一种合适的备选聚类算法集;然后利用聚类有效性指标对这个算法集的算法聚类结果进行评估,以确保得到高质量聚类结果。实验结果表明该方法能够自动地挑选适合数据集的聚类算法,并获得高质量的聚类结果。An automatic clustering method based on clustering algorithm selection and result assessment is proposed.The method first analyzes the potential cluster structure of the given data set,and selects an appropriate set of alternative clustering algorithm for the data set based on the found cluster structure.Then it uses the cluster validity index to assess the clustering results of the clustering algorithms to ensure high-quality clustering results.The experiment results show that the proposed method can select the clustering algorithm successfully,and get high quality clustering results.

关 键 词：聚类算法选择 簇结构 聚类结果评估 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]